CO2-uitstoot van auto’s in de Europese Unie: Tussen afname en de noodzaak tot verdere reductie

CO2-uitstoot van auto’s in de Europese Unie: Tussen afname en de noodzaak tot verdere reductie#

Student namen: Laiba Shamsul, Popke Snoek, Yoshi Fu, Pepeyn Velthuijse

Team nummer: G4

Introductie#

De toenemende CO2-uitstoot door auto’s vormt een dringende uitdaging op het gebied van milieu en klimaatverandering. Wereldwijd heeft de transportsector een aanzienlijk aandeel in de totale uitstoot van broeikasgassen, waarbij auto’s een substantieel deel voor hun rekening nemen.

Om deze reden gaan we in deze data story de CO2-emissies in het wegverkeer analyseren tussen 2015 en 2021 om te bepalen of er sprake is geweest van een vermindering. We willen onderzoeken of het probleem van CO2-uitstoot echt zo ernstig is als wordt verondersteld en of voertuigen in aanzienlijke mate bijdragen aan dit probleem. Door het analyseren van de CO2-emissies gedurende deze periode kunnen we inzicht krijgen over de impact van voertuigen op het klimaat en de veranderingen die mogelijk hebben plaatsgevonden.

Om dit te onderzoeken zullen we gebruikmaken van visuele representaties zoals grafieken en diagrammen. Het gebruik maken hiervan, maakt het gemakkelijker om complexe gegevens te interpreteren en verbanden te leggen tussen verschillende factoren die van invloed kunnen zijn op CO2-emissies. Zo kunnen we bijvoorbeeld de relatie onderzoeken tussen brandstoftypes en emissieniveaus. Deze inzichten kunnen ons helpen om een diepgaand begrip te krijgen van de mogelijke veranderingen die hebben plaatsgevonden in de CO2-uitstoot door wegverkeer.

Door deze gegevens op een visueel aantrekkelijke en begrijpelijke manier te representeren, streven we ernaar om een objectieve en goed onderbouwde conclusie te trekken over de ernst van het CO2-uitstootprobleem en de rol van voertuigen daarin.

Dataset and preprocessing#

Voor onze data story hebben wij gebruik gemaakt van de CO2 Cars Emission Datasets van het Europees Mileauagentschap (EEA). De dataset is gevonden op de volgende website: https://www.eea.europa.eu/data-and-maps/data/co2-cars-emission-22. Dit zijn 7 datasets die de jaren 2015-2021 vertegenwoordigen en deze bevatten gegevens over de CO2-uitstoot van personenauto’s in Europa. In de datasets is informatie te vinden over de uitstoot van meerdere Europese landen en andere technische specificaties van de auto’s.

Om onze dataset voor te bereiden op verdere analyse, hebben we een reeks preprocessing-stappen toegepast. Ten eerste hebben we de zeven afzonderlijke datasets samengevoegd om een meer omvattend beeld krijgen van de CO2-uitstoot van personenauto’s over een periode van zeven jaar. Dit maakt het later gemakkelijker om de visualisaties te creëren.

Daarna hebben we onze dataset gefilterd op basis van de kolommen die we nodig hadden voor onze visualisaties, namelijk:

MS: De lidstaat waar het voertuig is geregistreerd.
Mk: Het merk van het voertuig.
Cn: De commerciële naam van het voertuig.
M (kg): Het gewicht aan van het voertuig in rijklare toestand.
Ewltp (g/km): De specifieke CO2-uitstoot van het voertuig gemeten volgens de Worldwide Harmonized Light Vehicles Test Procedure (WLTP), uitgedrukt in gram per kilometer.
Enedc (g/km): De specifieke CO2-uitstoot van het voertuig gemeten volgens de NEDC-testprocedure, uitgedrukt in gram per kilometer.
W (mm): De wielbasis.
Ft: Type brandstof.
Ernedc (g/km): De uitstootreductie van het voertuig in gram per kilometer volgens de New European Driving Cycle (NEDC) testprocedure, als gevolg van innovatieve technologieën die zijn toegepast.
Erwltp (g/km): De uitstootreductie van het voertuig in gram per kilometer volgens de WLTP-testprocedure, als gevolg van innovatieve technologieën die zijn toegepast.

We hebben de rijen met ontbrekende waarden verwijderd en de brandstoftypen gestandaardiseerd door slashes te vervangen door streepjes en alle tekst naar kleine letters om te zetten. Daarna hebben we een jaartalkolom toegevoegd aan de dataset, aangezien de oorspronkelijke datasets deze kolom niet bevatten. We hebben ook de kolomnamen hernoemd om consistentie te creëren, aangezien de zeven datasets verschillende namen hadden voor dezelfde kolommen. Bovendien hebben we de rijen met ‘Hydrogen’ als brandstoftype uitgefilterd en de waarden die volgens de NEDC-testprocedure werden gemeten omgezet naar de WLTP-testprocedure.

Door deze preprocessing-stappen toe te passen, hebben we een schone, gefilterde en getransformeerde dataset verkregen, die klaar was voor verdere analyse.

De positieve trend van CO2-uitstootvermindering#

Laten we allereerst een blik werpen op de totale uitstoot door de jaren heen, om zo de evolutie van de uitstoot te kunnen onderzoeken.

Figuur 1. In dit staafdiagram, waarbij de x-as de landcodes vertegenwoordigt en de y-as de CO2-uitstoot in g/km (WLTP) weergeeft, wordt de gemiddelde CO2-uitstoot van personenauto’s in verschillende landen van de Europese Unie over de periode 2015-2021 getoond. Elke staaf in de grafiek vertegenwoordigt een specifiek jaar, aangegeven in de legenda. De kleur van elke staaf correspondeert met het betreffende jaar. Deze visualisatie geeft inzicht in de variatie en trends in CO2-uitstoot van personenauto’s tussen EU-landen over de jaren heen.

Uit de gegevens in Figuur 1 kunnen we afleiden dat er een opmerkelijke afname van de CO2-uitstoot is vastgesteld in alle landen. Dit suggereert dat de inspanningen om de CO2-uitstoot te verminderen effect beginnen te hebben, zelfs op wereldwijde schaal. Deze daling kan grotendeels worden toegeschreven aan de impact van de COVID-19-pandemie, die vanaf 2019 een grote vermindering in de uitstoot heeft veroorzaakt, zoals blijkt uit figuur 1. De lockdownmaatregelen en reisbeperkingen hebben geleid tot verminderde economische activiteiten, een afname van het transport en een vertraging in industriële processen. Deze veranderingen resulteerde in een positief effect op de uitstootniveaus (Liu, 2020).

Bovendien is het van belang om te onderzoeken hoe technologische innovaties in de loop der jaren hebben bijgedragen aan veranderingen in de CO2-uitstoot.

Figuur 2. In dit staafdiagram wordt de gemiddelde CO2-uitstoot getoond die is verminderd door innovatieve technologieën, per land, voor de jaren 2015 tot 2022. De x-as vertegenwoordigt de landcodes, terwijl de y-as de gemiddelde CO2-uitstoot vermindering (in g/km) weergeeft. Door middel van dit diagram kunnen wij onderzoeken welke landen significante vooruitgang hebben geboekt in het verminderen van CO2-uitstoot door innovatieve technologieën en kunnen we ook de prestaties over de jaren heen vergelijken.

Zoals we kunnen zien in het bovenstaande figuur is er een significante vermindering geweest in de uitstoot tussen 2015 en 2021 vanwege innovatieve technologieën, in de meeste landen. Dit omvat onder andere de opkomst van elektrische voertuigen (EV’s), die geen directe uitstoot van broeikasgassen hebben tijdens het rijden. De populariteit van EV’s is gestegen vanwege verbeteringen in batterijtechnologie, grotere beschikbaarheid van laadinfrastructuur en overheidsstimuleringsmaatregelen (Xing, 2021).

De beschikbare data, kan ook worden gebruikt om de toename in populariteit van elektrische en semi-elektrische auto’s aan te tonen. Onder semi-elektrisch verstaan we voertuigen die zowel een verbrandingsmotor (meestal diesel of benzine) als een elektromotor gebruiken.

Figuur 3. Deze staafdiagram visualiseert de verdeling van brandstoftypen voor personenauto’s in de Europese Unie tussen 2015 en 2021. De x-as vertegenwoordigt het jaar, terwijl de y-as het percentage van alle personenauto’s weergeeft. De hoogte van elke staaf correspondeert met het percentage van het totale aantal personenauto’s. Door de grafiek te bestuderen, kunnen we inzicht krijgen in de evolutie van brandstoftypen in de EU gedurende de afgelopen jaren.

In figuur 3 zien we bijvoorbeeld dat elektrische- en semi-elektrische auto’s veel meer worden gebruikt. Het percentage elektrische personenauto’s in de EU is gestegen van 0,45% in 2015 naar 10,01% in 2021.

Hieruit kunnen we dus afleiden dat de toename van elektrische auto’s gepaard is gegaan met meer technologische innovatie, wat uiteindelijk heeft geleid tot een aanzienlijke vermindering van de CO2-uitstoot van auto’s.

Het dringende belang van het verminderen van de CO2-uitstoot#

Hoewel er positieve trends zijn in het verminderen van de CO2-uitstoot, blijft het van belang dat deze trend wordt doorgezet. Vanwege de toenemende klimaatcrisis moeten we ervoor zorgen dat we extra maatregelen nemen waar het mogelijk is. Als we bijvoorbeeld naar de gemiddelde en totale CO2-uitstoot kijken, kunnen we iets interessants opmerken.

Figuur 4. Deze gecombineerde lijngrafiek toont de gemiddelde en totale CO2-emissie veroorzaakt door personenauto’s in de Europese Unie (EU) tussen 2015 en 2021. De x-as vertegenwoordigt het jaar, terwijl de y-as de gemiddelde CO2-emissie in WLTP (g/km) weergeeft voor de linker y-as en de totale CO2-uitstoot in WLTP (g/km) voor de rechter y-as. De lijn “Gemiddelde” vertegenwoordigt het gemiddelde emissieniveau, terwijl de lijn “Totaal” de cumulatieve emissie over de jaren weergeeft. Door de grafiek te bestuderen, kunnen we inzicht krijgen in de trend van CO2-emissies door personenauto’s in de EU gedurende de onderzochte periode.

Uit figuur 4 blijkt namelijk dat er een aanzienlijke afname was in zowel de gemiddelde als totale uitstoot van CO2 tussen 2018 en 2019. Na deze periode is er echter geen verdere verandering waargenomen. Het lijkt erop dat de genomen maatregelen en inspanningen effectief waren in het verminderen van de uitstoot. Hieruit zouden we kunnen opmaken dat de maatregelen die we tot dus ver hebben genomen niet voldoende effectief zijn. We moeten onderzoeken of er extra maatregelen genomen moeten worden om de daling in de CO2 uitstoot door te zetten.

Wanneer we naar de totale CO2-uitstoot per brandstoftype kijken, zien we de volgende gegevens:

Figuur 5. Deze staafdiagram visualiseert de totale CO2-uitstoot van personenauto’s in de Europese Unie, ingedeeld naar brandstoftype. De x-as vertegenwoordigt de verschillende brandstoftypes, terwijl de y-as de CO2-uitstoot in WLTP (g/km) weergeeft. Elke staaf geeft de emissiewaarden weer voor een specifiek brandstoftype. Door deze visualisatie te lezen, kunnen we gemakkelijk de brandstoftypes identificeren die de hoogste en laagste CO2-uitstoot hebben, waardoor inzicht ontstaat in de impact van verschillende brandstoffen op de uitstoot van broeikasgassen in de transportsector.

We kunnen uit figuur 5 afleiden dat auto’s die op benzine rijden hoge hoeveelheden CO2 uitstoten. In de EU bedroeg de totale CO2-uitstoot van personenauto’s voor het brandstoftype ‘petrol’ namelijk 735.0874 miljoen gram per kilometer in één jaar. Als we de totale uitstoot delen door het aantal auto’s dat op dit type brandstof rijdt, dan komen we uit op een uitstoot van 135 g/km per auto. Vergeleken met het toegestane maximum van 95 g/km is dit erg hoog, wat aangeeft dat de emissie niveaus aanzienlijk overschreden worden en dat er behoefte is aan een reductie (EU Regulation 443/2009).

Door te kijken naar de verschillende automerken en hun uitstoot in de afgelopen jaren, kunnen we ook onderzoeken hoe de CO2-uitstoot van voertuigen kan worden verlaagd.

Show code cell source Hide code cell source

df_split = np.array_split(car_emission, 8)

# Split data into different parts.
plot1 = px.scatter(df_split[0], x='year', y='Ewltp (g/km) mean', color='Mk', color_discrete_sequence =['indianred', 'limegreen', 'aqua'], hover_data=[df_split[0]['Ft']])
plot2 = px.scatter(df_split[1], x='year', y='Ewltp (g/km) mean', color='Mk', color_discrete_sequence =['darkmagenta', 'darkolivegreen', 'darkorange'], hover_data=[df_split[1]['Ft']])
plot3 = px.scatter(df_split[2], x='year', y='Ewltp (g/km) mean', color='Mk', color_discrete_sequence =['deeppink', 'deepskyblue', 'dimgray'], hover_data=[df_split[2]['Ft']])
plot4 = px.scatter(df_split[3], x='year', y='Ewltp (g/km) mean', color='Mk', color_discrete_sequence =['forestgreen', 'fuchsia', 'gainsboro'], hover_data=[df_split[3]['Ft']])
plot5 = px.scatter(df_split[4], x='year', y='Ewltp (g/km) mean', color='Mk', color_discrete_sequence =['lavenderblush', 'lawngreen', 'lemonchiffon'], hover_data=[df_split[4]['Ft']])
plot6 = px.scatter(df_split[5], x='year', y='Ewltp (g/km) mean', color='Mk', color_discrete_sequence =['magenta', 'maroon', 'mediumaquamarine'], hover_data=[df_split[5]['Ft']])
plot7 = px.scatter(df_split[6], x='year', y='Ewltp (g/km) mean', color='Mk', color_discrete_sequence =['midnightblue', 'goldenrod', 'mediumseagreen'], hover_data=[df_split[6]['Ft']])
plot8 = px.scatter(df_split[7], x='year', y='Ewltp (g/km) mean', color='Mk', color_discrete_sequence =['orangered', 'orchid', 'palegoldenrod'], hover_data=[df_split[7]['Ft']])

fig = make_subplots(rows=3, cols=3, shared_yaxes=True, x_title="Jaar", y_title="CO2 emissie in WLTP (g/km)")

# Add the trace of each part to the plot.
fig.add_trace(plot1['data'][0], row=1, col=1)
fig.add_trace(plot1['data'][1], row=1, col=1)
fig.add_trace(plot1['data'][2], row=1, col=1)

fig.append_trace(plot2['data'][0], row=1, col=2)
fig.append_trace(plot2['data'][1], row=1, col=2)
fig.append_trace(plot2['data'][2], row=1, col=2)

fig.append_trace(plot3['data'][0], row=1, col=3)
fig.append_trace(plot3['data'][1], row=1, col=3)
fig.append_trace(plot3['data'][2], row=1, col=3)

fig.append_trace(plot4['data'][0], row=2, col=1)
fig.append_trace(plot4['data'][1], row=2, col=1)
fig.append_trace(plot4['data'][2], row=2, col=1)

fig.append_trace(plot5['data'][0], row=2, col=2)
fig.append_trace(plot5['data'][1], row=2, col=2)
fig.append_trace(plot5['data'][2], row=2, col=2)

fig.append_trace(plot6['data'][0], row=2, col=3)
fig.append_trace(plot6['data'][1], row=2, col=3)
fig.append_trace(plot6['data'][2], row=2, col=3)

fig.append_trace(plot7['data'][0], row=3, col=1)
fig.append_trace(plot7['data'][1], row=3, col=1)
fig.append_trace(plot7['data'][2], row=3, col=1)

fig.append_trace(plot8['data'][0], row=3, col=2)
fig.append_trace(plot8['data'][1], row=3, col=2)
fig.append_trace(plot8['data'][2], row=3, col=2)

# Plot settings
fig.update_layout(
    showlegend=True,
    height=800,
    width=800,
    title_text="Gemiddelde CO2-uitstoot van personenauto's per merk tussen 2015 en 2021",
    legend_title="Automerk",
)
fig.update_xaxes(tickangle=-45, categoryarray=[2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021], type='category')
fig.show()

Figuur 6. Deze subplot-scatterplot visualiseert de gemiddelde emissiewaarden (Ewltp in g/km) van personenauto’s in verschillende merken (Mk) over meerdere jaren. De visualisatie bestaat uit acht scatterplots, waarbij elke plot de gemiddelde emissiewaarden voor twee of drie automerken weergeeft. Elk subplot toont de veranderingen in emissiewaarden van een specifieke groep merken over de tijd. Het jaar staat aangegeven op de x-as en de gemiddelde emissie op de y-as. Daarnaast staat het brandstoftype van de auto’s telkens ook vermeld. Door de scatterplots te observeren, kunnen we de variaties in emissiewaarden tussen merken en jaren en tussen automerken identificeren.

Uit figuur 6 blijkt dat automerken Alpina, Cadillac, Caterham, Lotus, Morgan en Rolce-Royce hun CO2-uitstoot hebben verminderd, voornamelijk omdat ze benzine-aangedreven voertuigen produceren. Alfa Romeo, Rover en Toyota (diesel) hebben daarentegen een toename in uitstoot ervaren. Nissan heeft een mix van brandstoffen, waarbij biomethaan de hoogste uitstoot heeft, gevolgd door lpg en petrol-electric. Lexus heeft de overstap gemaakt van benzine naar benzine-elektrisch, wat heeft geleid tot een aanzienlijke afname van de uitstoot. De gegevens laten dus zien dat de CO2-uitstoot van voertuigen kan worden verlaagd door over te stappen op elektrische of hybride aandrijfsystemen en vooral door het verminderen van het gebruik van dieselbrandstof.

Tot slot kunnen we kijken naar de CO2-uitstoot van auto’s verdeeld op basis van hun massa om een beter begrip te krijgen van het verband tussen voertuiggewicht en uitstoot.

Figuur 7. Deze scatterplot visualiseert de CO2-emissie van personenauto’s in de Europese Unie (EU) verdeeld op basis van hun massa in het jaar 2021. De x-as vertegenwoordigt de massa van de auto’s in kilogram, terwijl de y-as de CO2-emissie in WLTP (g/km) aangeeft. Elke datapunt in de plot correspondeert met een specifieke auto en is gekleurd op basis van het brandstoftype (Ft). Door de grafiek te bestuderen, kunnen wij patronen en trends in CO2-emissie in relatie tot de massa van de auto’s onderzoeken. Verder kunnen we via de legenda de verschillende brandstoftypes in- of uitschakelen om de visualisatie aan te passen.

Uit figuur 7 kan worden afgeleid dat er een positief verband bestaat tussen het gewicht en en de uitstoot van personenauto’s in g/km. Voor benzine-aangedreven auto’s met een gewicht van 700 kg geldt bijvoorbeeld een uitstoot van 145 g/km, terwijl een auto van 3275 kg een uitstoot heeft van 330 g/km. Een zwaardere auto heeft dus een hogere uitstoot. Dit verband tussen gewicht en voertuig is ook begrijpelijk omdat voertuigen die groter en zwaarder zijn, vaak ook krachtigere motoren hebben, wat resulteert in een hoger brandstofverbruik en uiteindelijk hogere emissies per kilometer.

Al met al toont de analyse van de CO2-emissies in het wegverkeer tussen 2015 en 2021 aan dat er sprake is geweest van een vermindering van de uitstoot, wat suggereert dat inspanningen om de uitstoot te verminderen effect beginnen te hebben. De COVID-19 pandemie heeft bijvoorbeeld gezorgd voor verminderde economische activiteiten en een afname van het transport waardoor de uitstoot is afgenomen. Bovendien hebben technologische innovaties, zoals de opkomst van elektrische voertuigen, ook aanzienlijk bijgedragen aan de vermindering van de CO2-uitstoot. Dit betekent echter niet meteen dat er geen behoefte meer is aan een verdere afname. Er zijn namelijk nog steeds extra maatregelen nodig om de daling in de uitstoot voort te zetten en meer vooruitgang te boeken. Voertuigen blijven namelijk een bijdrage leveren aan het CO2-probleem, maar er zijn wel mogelijkheden om die impact te verminderen. Dit kan bijvoorbeeld doormiddel van technologische innovaties en de bevordering van schonere brandstoftypes. Het is dus essentieel dat we blijven streven naar milieuvriendelijkere vormen van transport om een meer duurzame toekomst te creëren.

Reflectie#

De feedback van de TA en klasgenoten heeft ons enorm geholpen. De TA heeft ons namelijk op het idee gebracht om het coronavirus te gebruiken als argument voor de vermindering van de CO2-uitstoot. Verder was de uitstoot van auto’s in onze dataset aangegeven volgens twee verschillende meetmethoden: NEDC en WLTP. Voor de draft hadden wij alleen de WLTP waarden gebruikt, waardoor er geen informatie meer beschikbaar was over de uitstoot van de jaren 2015 tot 2017. Wij hebben toen als tip gekregen om de NEDC waarden naar WLTP te veranderen zodat sommige visualisaties overzichtelijker zouden worden. Dit heeft ons erg geholpen met de argumentatie!

Taakverdeling#

Bij het bepalen van onze taakverdeling voor het project hebben we gekeken naar de vaardigheden en sterke punten van iedereen in het team. Daarom waren Yoshi, Popke en Pepeyn vooral verantwoordelijk voor het voorbereiden van de dataset voor de visualisaties, het visualiseren van de gegevens en het werken met GitHub. Laiba richtte zich voornamelijk op het opstellen van de argumenten, het ontdekken van verbanden in de visualisaties en het nauwkeurig verwoorden ervan. Al met al hebben we elkaar goed kunnen ondersteunen.

References#

EU Regulation 443, 2009. https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2009/443/oj#d1e1393-1-1.

Liu, Z., Ciais, P., Deng, Z., Lei, R., Davis, S. J., Feng, S., … & Schellnhuber, H. J. (2020). Near-real-time monitoring of global CO2 emissions reveals the effects of the COVID-19 pandemic. Nature communications, 11(1), 5172.

Xing, J., Leard, B., & Li, S. (2021). What does an electric vehicle replace?. Journal of Environmental Economics and Management, 107, 102432.

Originele dataset: https://www.eea.europa.eu/data-and-maps/data/co2-cars-emission-22

Verwerkte dataset: https://drive.google.com/file/d/1sTGPzVfk017Y8n2KPgsIxP9eXdl02YgH/view?usp=drive_link

GitHub repository: FuYoshi/data_story_project